«hierarchical-bayesian» 태그된 질문

필자는 베이지안 통계를 처음 접했고 최근에 JAGS를 사용하여 다른 데이터 세트에서 계층 적 베이지안 모델을 작성했습니다. 표준 glm 모델과 비교하여 결과에 매우 만족하지만 비 통계 학자에게 표준 통계 모델과의 차이점이 무엇인지 설명해야합니다. 특히 HBM이 단순한 모델보다 성능이 뛰어난 이유와시기를 설명하고 싶습니다. 유추는 특히 일부 주요 요소를 보여주는 유추가 유용합니다. 여러 …

10 bayesian  hierarchical-bayesian 

가능한 한 일반적인 문제를 설명하려고 노력할 것입니다. 모수 확률 벡터 세타를 사용하여 관측치를 범주 분포 로 모델링하고 있습니다. 그런 다음 매개 변수 벡터 theta는 매개 변수를 사용 하여 Dirichlet 사전 분포를 따르는 것으로 가정합니다 .α1,α2,…,αkα1,α2,…,αk\alpha_1,\alpha_2,\ldots,\alpha_k 그런 다음 매개 변수 대해 hyperprior 분포를 부과 할 수 있습니까? categorical 및 dirichlet 분포와 …

10 categorical-data  multinomial  dirichlet-distribution  hierarchical-bayesian  dirichlet-process 

나는 방금 Gelman의 이유를 읽었습니다 (우리는 일반적으로) 다중 비교에 대해 걱정할 필요가 없습니다 . 특히 "여러 결과 및 기타 과제" 섹션에서는 동일한 시간에 다른 사람 / 단위의 여러 관련 측정이있는 상황에 대해 계층 적 모델을 사용하는 방법에 대해 언급합니다. 바람직한 특성이 여러 개있는 것 같습니다. 나는 이것이 반드시 베이지안 일 …

10 multiple-comparisons  multilevel-analysis  lme4-nlme  jags  hierarchical-bayesian 

R에 이산 시간 모델을 맞추려고하지만 어떻게 해야할지 모르겠습니다. 종속 변수를 각 시간 관찰마다 하나씩 다른 행 glm으로 구성하고 logit 또는 cloglog 링크와 함께 함수를 사용할 수 있다는 것을 읽었습니다. 이런 의미에서, 나는 세 개의 열이 있습니다 : ID, Event(각 시간 경과시 1 또는 0) 및 Time Elapsed(관측 시작부터 ) 그리고 …

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사전에 주어진 여기서 와 함께 차 손실 를 고려하십시오 . 하자 가능성. Bayes 추정기 찾으십시오 .L(θ,δ)=(θ−δ)2L(θ,δ)=(θ−δ)2L(\theta,\delta)=(\theta-\delta)^2π(θ)π(θ)\pi(\theta)π(θ)∼U(0,1/2)π(θ)∼U(0,1/2)\pi(\theta)\sim U(0,1/2)f(x|θ)=θxθ−1I[0,1](x),θ>0f(x|θ)=θxθ−1I[0,1](x),θ>0f(x|\theta)=\theta x^{\theta-1}\mathbb{I}_{[0,1]}(x), \theta>0δπδπ\delta^\pi 가중 2 차 손실 여기서 와 종래 . 하자 이 될 가능성이있다. Bayes 추정량 찾으십시오 .Lw(θ,δ)=w(θ)(θ−δ)2Lw(θ,δ)=w(θ)(θ−δ)2L_w(\theta,\delta)=w(\theta)(\theta-\delta)^2w(θ)=I(−∞,1/2)w(θ)=I(−∞,1/2)w(\theta)=\mathbb{I}_{(-\infty,1/2)}π1(θ)=I[0,1](θ)π1(θ)=I[0,1](θ)\pi_1(\theta)=\mathbb{I}_{[0,1]}(\theta)f(x|θ)=θxθ−1I[0,1](x),θ>0f(x|θ)=θxθ−1I[0,1](x),θ>0f(x|\theta)=\theta x^{\theta-1}\mathbb{I}_{[0,1]}(x), \theta>0δπ1δ1π\delta^\pi_1 비교 와δπδπ\delta^\piδπ1δ1π\delta^\pi_1 먼저 이라는 것을 알았으며 그럴 가능성이 있다고 가정했습니다. 그렇지 않으면 사후가 …

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